在EMR / EHR中使用人工智能和ML改善护理干预和患者预后
技术的进步对所有菠菜大平台都是一种优势. 然而，有一个菠菜大平台将从这项技术中获益，那就是医疗保健菠菜大平台. 如果说科技在医疗保健领域有什么特别有用的话, 然后就是医疗记录的计算机化. 电子医疗记录使医生和病人的生活更轻松.
各组织都在寻求应对挑战，其中包括更好的患者参与, 预防保健, 和巩固护理, 和改进的诊断, 还有病人的治疗结果，这可不是个小任务. 管理纸质健康记录和文件可能是复杂和具有挑战性的. 许多医疗保健组织面临这些挑战，因为他们所做的一切都以遗留系统为中心.
电子病历被视为简化医疗数据流的有效步骤，同时使医生能够更多地专注于改善患者护理. 尽管取代文书工作可能是采用电子病历/电子病历的主要动机, 这样做的好处不仅仅是节省成本和时间. 对于大多数医疗机构来说，减少医疗事故是最重要的挑战之一. 在许多组织, 维护健康记录仍然是内科医生的一项繁重的手工工作.
医疗保健组织正在探索EMR / EHR如何帮助他们克服减少医疗事故的最重要障碍之一. 卫生团队经常陷入猜测，不知道是否已经实施了适当的处方. 所有有关药物管理的信息和其他与患者相关的信息是即时可用的. 在EMR系统中给药并不一定是痛苦的. 所有的信息有关的药物管理和其他病人相关的信息是可以在一瞥.
人工智能解决医生职业倦怠问题
电子病历应成为快速和自信的医疗决策的动力. 不幸的是, 在进行临床分析之前，医生要花大量的时间进行繁重的数据输入. 也被称为医师职业倦怠, 医疗保健菠菜大平台电子病历的压力正在对医生造成影响, 病人, 和管理人员. 在许多组织, 输入电子病历仍然是一项繁重的手工工作，需要医生来完成. 根据一项研究, 医生们认为数字医疗记录对医患关系产生了负面影响. 医生们抱怨花更多的时间处理临床文件，而不是观察和与病人交流.
由于医疗菠菜大平台的医生在处理医疗记录方面继续面临挑战, 医疗保健组织探索人工智能驱动, 解决医生工作倦怠的语音解决方案. 人工智能驱动的虚拟助手, 临床文档管理对医生来说并不一定是痛苦的. 人工智能和云技术提供了与当今企业医疗系统合作所需的规模和灵活性. 这个解决方案涉及到开发和改进语言模型，然后适应医生的个性化命令. 该解决方案利用合适的技术，将电子健康记录中的信息检索改进为先进的人工智能和机器学习技术.
通过人工智能和ML实现互操作性
医疗保健组织似乎面临着手动将数据输入EMR的日益复杂的任务, 而且它们在处理卫生数据互操作性方面变得更加复杂. 组织对成功满足卫生数据互操作性需求和维护法规遵从性远没有信心 & 数据安全. 尽管组织采用了EMR / EHR技术, 只有少数几个国家通过卫生数据互操作性改善了患者护理. 因为医疗保健提供商了解实现互操作性的挑战, 他们的兴趣转向了人工智能和ML.
卫生团队的目标是分析来自不同和不同的电子病历系统的信息. 然而, 如果没有一个收集患者数据的通用标准，分析来自多个EHR系统的数据是不可能成功的. 组织必须具有语法和语义互操作性，以确保在医疗保健提供商之间共享信息时不会丢失. 各组织正在发现人工智能和ML的处理速度和破坏能力是如何克服临床文档中解决互操作性问题的最重要障碍之一的. 医疗保健组织在改进医疗保健数据互操作性方面继续面临挑战.
人工智能平台使基于云的EHR/EMR基础设施能够与外部数据源进行互操作性. 医疗小组必须确保在手术前完成所有必要的表格. 然而，这很有挑战性. 利用人工智能和Ml可以帮助组织在手术期间解决卫生团队的当务之急和需求. 贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)利用人工智能和Ml来解决外科中心医生团队的当务之急和需求. 手术护理团队必须迅速从患者数据中收集信息，以制定有效的治疗建议. 医生团队正在整合机器学习模型和人工智能，以执行计算并利用手术程序提出建议, 医生的时间表, 以及病人的住院时间.
从非结构化源提取患者数据
医学成像技术的进步和临床诊断和筛查技术的快速增长导致了医疗数据的大规模激增. The large volume of patient data is no longer a by-product of patient interaction; it’s a critical asset that enables timely processing and sound clinical decision-making. 然而, 以电子病历/电子病历为中心的组织, 综合医疗服务系统正在苦苦挣扎，因为它们缺乏灵活性和直觉性.
EMR / EHR中的AI和ML使业务能够打破数据竖井，并从结构化和非结构化数据中发现新的临床数据. 人工智能利用来自EHR/EMR的结构化和非结构化数据来简化流程, 提供见解, 并提供一个完整的病人健康的观点. 因为只有有相关和可操作的患者数据，医生才能最有效地与患者沟通. 电子病历/电子病历中的人工智能和ML为当今日益复杂的临床护理提供了所需的灵活性和直观性.
大量的健康数据(健康记录), 跟踪报告, 医生笔记)的格式是传统方法无法处理的. 人工从非结构化源提取患者数据的过程资源密集且耗时. 同时, 如果不考虑上下文，基于规则的数据提取就不可能成功. 基于云的AI解决方案使医疗保健组织能够从非结构化医疗文本中提取有价值的医疗信息. 由最先进的机器学习模型驱动, 这种基于云的解决方案使得成功利用医疗保健中的患者数据更加容易.
利用EMR进行有效的医疗保健收入周期管理
There are many advantages of EMR in healthcare; however, 实施EMR的一大优势可能也是主要原因之一是简化医疗保健收入周期，提高整体医疗保健质量. 有效的医疗保健收入周期管理是成功医疗保健业务与其他业务之间的区别. 不准确的编码或健康记录中的错误是保险公司拒绝一半医疗索赔的主要原因. 电子病历/电子病历深入地覆盖了所有这些领域，以系统的方式减少医疗差错的风险.
结论
甚至在大流行之前，医疗保健领域的医疗记录现代化就已经存在. 医疗保健组织和医生在实施革新病人护理的先进技术方面可能进展缓慢. 然而, 2019冠状病毒病大流行加速了人工智能等新兴技术的应用, ML, 区块链是病人护理的核心.
随着数据的爆炸式增长，先进技术开始发挥作用, 医疗保健组织需要有一种将人工智能和ML等颠覆性技术整合到EMR / EHR中的文化，以彻底改变以患者为中心的护理.
